Validity, Reliability, and Repeatability of the Useful Field of View Test in Persons with Normal Vision and Patients with Glaucoma
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine the validity, test-retest reliability and repeatability of the UFOV test in healthy controls and glaucoma patients. METHODS: Three substudies with the UFOV test were conducted: (1) validity was evaluated in 77 older controls (mean age 64 [SD, 7] years) and 53 glaucoma patients (mean age 69 [SD, 8] years); (2) test-retest reliability was evaluated in 13 young controls (mean age 28 [SD, 4] years), 21 older controls (mean age 66 [SD, 9] years), and 22 glaucoma patients (mean age 68 [SD, 8] years) who performed the test twice within approximately two weeks; (3) repeatability was evaluated in 17 young controls (mean age 33 [SD, 8] years) who performed the test five times on the same day. RESULTS: In the validity substudy, mean total processing time was significantly less for older controls (358.3 ms [SD, 226.8 ms]), than glaucoma patients (580.2 ms [SD, 324.5 ms]), with moderate correlations (rho ≥ 0.40) between total processing time and age, and visual field impairment. In the reliability substudy, mean total processing time was significantly less on retest (P ≤ 0.02), with glaucoma patients showing the largest mean test-retest difference (144.7 ms [SD, 168.9 ms]) compared with young (31.5 ms [SD, 43.7 ms]) and older controls (56.2 ms [SD, 74.8 ms]). The 95% limits of agreement were significantly wider for glaucoma patients (-186.3 and +475.7 ms) compared with young (-54.1 and +117.1 ms) and older controls (-90.5 and +202.9 ms), (P < 0.01). In the repeatability substudy, performance remained constant after the second of five tests (differences in mean total processing time <6 ms). CONCLUSIONS: Measurement properties of the UFOV test are important for assessing functional performance, in particular, fitness to drive. Our results indicate moderate variability, greater for glaucoma patients than healthy controls, and a learning effect. Two consecutive tests are suggested to establish reliable baseline measures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,009 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».